
इस रणनीति का मुख्य उद्देश्य सूचकांक के चिकनी चलती औसत को खरीद और बिक्री के संकेत के रूप में उपयोग करना है, जो कि स्टॉप लॉस और स्टॉप लॉस प्रतिशत के साथ मिलकर लाभ को लॉक करने और जोखिम को नियंत्रित करने के लिए है। यह रणनीति सरल है और स्टॉक और अन्य वित्तीय उत्पादों के लिए मात्रात्मक व्यापार के लिए लागू है।
EMA की गणना करें, EMA 20 दिनों का होता है और EMA 50 दिनों का होता है। जब EMA धीमी गति से गुजरता है, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है। जब EMA धीमी गति से गुजरता है, तो एक बेचने का संकेत उत्पन्न होता है।
प्रवेश के बाद अनुवर्ती रोक को सेट करें, बहु-पोजीशन अनुवर्ती रोक और रिक्त-पोजीशन अनुवर्ती रोक का प्रतिशत, जैसे कि 7%। अनुवर्ती रोक स्वचालित रूप से प्रत्येक K लाइन को समायोजित करेगी और अधिकतम संभव लाभ को लॉक करेगी।
एक ही समय में, एक स्टॉप-लॉस स्थिति सेट करें, एक बहु-पोजीशन स्टॉप-लॉस और एक खाली स्टॉप-लॉस का प्रतिशत सेट करें, जैसे कि 2%। स्टॉप-लॉस स्थिति स्थिर है, अत्यधिक नुकसान को रोकने के लिए।
स्टॉप-लॉस और स्टॉप-लॉस की कीमतों की तुलना करें, और इस लेनदेन के लिए स्टॉप-लॉस की स्थिति चुनें जो बाजार मूल्य के करीब है, और स्टॉप-लॉस ऑर्डर जारी करें।
चलती औसत सिग्नल को समझना और लागू करना आसान है।
अनुवर्ती स्टॉप लॉस लाभ को अधिकतम करने के लिए, जबकि गलत निर्णय से अनावश्यक नुकसान को रोकने के लिए।
स्टॉप लॉस का प्रतिशत सहजता से समायोजित किया जा सकता है, जिससे प्रति लेनदेन अधिकतम नुकसान को नियंत्रित किया जा सकता है।
अनुवर्ती रोक और निश्चित रोक के संयोजन के साथ, लाभ को लॉक करना और जोखिम को नियंत्रित करना।
चलती औसत रणनीतियाँ झूठे संकेतों को उत्पन्न करने के लिए आसान हैं, और अधिक शक्तिशाली फ़िल्टरिंग स्थितियों को पेश करती हैं।
अनुगामी रोक कभी-कभी बहुत जल्दी बंद हो जाती है, उचित रूप से रोक की सीमा को कम करना।
फिक्स्ड स्टॉप लॉस पोजीशन सेटिंग्स को गलत तरीके से सेट किया जा सकता है, जो बहुत कट्टरपंथी या रूढ़िवादी हो सकता है। प्रतिशत पैरामीटर को समायोजित करने के लिए परीक्षण की आवश्यकता होती है।
यांत्रिक रूप से बंद होने से बाजार में पलटाव के अवसरों को याद किया जा सकता है, जो तकनीकी संकेतकों के साथ मिलकर बंद होने का निर्णय ले सकता है।
इष्टतम संतुलन खोजने के लिए विभिन्न मापदंडों के ईएमए संयोजन का प्रयास करें।
यह एक और गलतफहमी है।
अधिक शेयरों का परीक्षण करें और उचित स्टॉप लॉस पैरामीटर ढूंढें।
बाजार के अनुसार स्टॉप की स्थिति को समायोजित करने के लिए एक मोबाइल स्टॉप जोड़ने का प्रयास करें।
आरएसआई और अन्य संकेतकों के संयोजन से स्टॉप लॉस का समय ज्ञात करें।
इस रणनीति में चलती औसत ट्रेडिंग सिग्नल, अनुवर्ती स्टॉप और प्रतिशत स्टॉप शामिल हैं, जो पैरामीटर के माध्यम से अनुकूलित है, जो स्थिर रिटर्न प्राप्त करने के लिए कई स्टॉक और कमोडिटी के लिए लागू हो सकता है, जबकि सख्ती से जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है, जो कि व्यापारियों के अध्ययन अभ्यास को मापने और लगातार अनुकूलित करने के लायक है।
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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// © wouterpruym1828
//@version=5
strategy(title=" Combining Trailing Stop and Stop loss (% of instrument price)",
overlay=true, pyramiding=1, shorttitle="TSL&SL%")
//INDICATOR SECTION
// Indicator Input options+
i_FastEMA = input.int(title = "Fast EMA period", minval = 0, defval = 20)
i_SlowEMA = input.int(title = "Slow EMA period", minval = 0, defval = 50)
// Calculate moving averages
fastEMA = ta.ema(close, i_FastEMA)
slowEMA = ta.ema(close, i_SlowEMA)
// Plot moving averages
plot(fastEMA, title="Fast SMA", color=color.blue)
plot(slowEMA, title="Slow SMA", color=color.orange)
//STRATEGY SECTION
// Calculate trading conditions
buy = ta.crossover(fastEMA, slowEMA)
sell = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA)
// STEP 1:
// Configure trail stop loss level with input options (optional)
longTrailPerc = input.float(title="Long Trailing Stop (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=7) * 0.01
shortTrailPerc = input.float(title="Short Trailing Stop (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=7) * 0.01
//Configure stop loss level with input options (optional)
longStopPerc = input.float(title="Long Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=2)*0.01
shortStopPerc = input.float(title="Short Stop Loss (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=2)*0.01
// STEP 2:
// Determine trail stop loss prices
longTrailPrice = 0.0, shortTrailPrice = 0.0
longTrailPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = high * (1 - longTrailPerc)
math.max(stopValue, longTrailPrice[1])
else
0
shortTrailPrice := if (strategy.position_size < 0)
stopValue = low * (1 + shortTrailPerc)
math.min(stopValue, shortTrailPrice[1])
else
999999
// Determine stop loss prices
entryPrice = 0.0
entryPrice := strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
longLossPrice = entryPrice * (1 - longStopPerc)
shortLossPrice = entryPrice * (1 + shortStopPerc)
// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longTrailPrice : na,
color=color.fuchsia, style=plot.style_cross,
linewidth=2, title="Long Trail Stop")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortTrailPrice : na,
color=color.fuchsia, style=plot.style_cross,
linewidth=2, title="Short Trail Stop")
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longLossPrice : na,
color=color.olive, style=plot.style_cross,
linewidth=2, title="Long Stop Loss")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortLossPrice : na,
color=color.olive, style=plot.style_cross,
linewidth=2, title="Short Stop Loss")
// Submit entry orders
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
//Evaluating trailing stop or stop loss to use
longStopPrice = longTrailPrice < longLossPrice ? longLossPrice : longTrailPrice
shortStopPrice = shortTrailPrice > shortLossPrice ? shortLossPrice : shortTrailPrice
// STEP 3:
// Submit exit orders for stop price
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Buy Stop", stop=longStopPrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="Sell Stop", stop=shortStopPrice)